Python抽象基类：ABC谢谢你，因为有你，温暖了四季！
Python抽象基类：ABC谢谢你，因为有你，温暖了四季！
最近阅读了《Python Tricks: The Book》的第四章“Classes & OOP”，这一章节介绍了Python对面向对象编程的支持，内容包括“is”和“==”的区别、特殊方法“__str__”和“__repr__”的作用、自定义异常类、浅拷贝深拷贝、抽象基类以及实例方法和类方法的区别等。本文记录自己学习这些知识点的心得体会，重点讨论其中的实例方法、类方法和静态方法的应用场景、抽象类以及具名元组等内容。
实例方法、类方法和静态方法
实例方法、类方法和静态方法是三个不同的概念：
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实例方法用于访问和修改类实例的属性，它的第一个参数是“self”。当通过类名调用实例方法时，需要提供类的实例作为参数（传一个对象作为参数）；当通过类的实例调用实例方法时，Python会自动把实例方法绑定到调用方，实例方法的“self”参数就是调用它的类实例（可以类比functools.partial？）：
class Pizza: def __init__(self, size: int): self.size = size def get_size(self) -> int: return self.size Pizza.get_size() # TypeError, missing argument: 'self' Pizza.get_size(Pizza(25)) # 25 Pizza(21).get_size() # 21，不用显式指定实例方法的“self”参数啦 -
类方法常被用作工厂方法，用于创建类的实例（可以类比Java中类的构造方法），它的第一个参数是“cls”。类的实例可能有多种构造方案，比如时间类，既可以通过指定年月日时分秒构造实例，也可以通过解析字符串“%Y-%m-%d %H:%M:%S”进行构造，而Python规定了一个类只能定义一个初始化方法“__init__”，这限制了根据类创建实例的灵活性。类方法是缓解该矛盾的有效方案：
from typing import List class Pizza: def __init__(self, ingredients: List[str]): self.ingredients = ingredients def __repr__(self): # 定义把对象转化为字符串的方法，!r表示调用变量的__repr__方法 return f'Pizza({self.ingredients!r})' @classmethod # 类方法使用@classmethod装饰器修饰 def margherita(cls): """"玛格丽塔，一种披萨的名称""" return cls(['mozzarella', 'tomatoes']) @classmethod def prosciutto(cls): """火腿披萨""" return cls(['mozzarella', 'tomatoes', 'ham']) Pizza(['mozzarella', 'tomatoes']) Pizza.margherita() # Pizza(['mozzarella', 'tomatoes']) Pizza.prosciutto() # Pizza(['mozzarella', 'tomatoes', 'ham']) -
静态方法跟定义在相同模块中的函数没有明显的区别，它不依赖于类变量或实例对象的状态，需要使用“@staticmethod”装饰器修饰：
from typing import List import math class Pizza: def __init__(self, ingredients: List[str]): self.ingredients = ingredients @staticmethod def circle_area(radius: float) -> float: return radius ** 2 * math.pi pizza = Pizza(['mozzarella', 'tomatoes']) pizza.circle_area(4) # 50.27 Pizza.circle_area(4) # 50.27
抽象类
抽象类是指声明了抽象方法的类，它不能被实例化，但可以被继承。当抽象类被继承时，子类往往需要实现父类的所有抽象方法（如果只实现部分抽象方法，那子类也是抽象类）。抽象类常用于类型检查，即判断给定的类是否由某个基类派生（issubclass()）或给定的对象是否为某个基类的实例（isinstance()）。
import collections
issubclass(list, collections.abc.Iterable) # True
issubclass(list, collections.abc.Hashable) # False
a = [1, 0, 2, 4]
isinstance(a, collections.abc.Sequence) # True
isinstance(a, collections.abc.Mapping) # False
此外，抽象类的使用能够让类的层次关系变得清晰，方便代码的开发和维护；抽象类声明接口，子类给出具体实现，子类实例的行为变得可以预期。举例来说，抽象类“collections.abc.Sized”声明了抽象方法“__len__”，Python的内置类型list、tuple、set、dict等都继承自该抽象类，因此可以通过“len()”函数获取这些类型的实例的大小。
早期Python通过在方法的定义体中抛出“NotImplementedError”异常的方式来声明抽象方法，抽象基类（Abstract Base Classes，ABC）出现以后，有了更好的方案。
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通过抛出“NotImplementedError”异常定义抽象类
class Base: """基于NotImplementedError异常的抽象类""" def foo(self): raise NotImplementedError() b = Base() # 虽然名为抽象类，但还是可以被实例化 -
通过继承“abc.ABC”定义抽象类
import abc # 导入抽象基类模块 class Base(abc.ABC): """"通过继承abc.ABC定义抽象类""" @abc.abstractmethod def foo(self): """"抽象方法使用@abc.abstractmethod装饰器标记""" def bar(self): pass # 抽象类可以包含具体方法 class Concrete(Base): def foo(self): print('听我说谢谢你，因为有你，温暖了四季~') b = Base() # TypeError: Can't instantiate abstract class Base with abstract methods foo c = Concrete() c.foo() # 听我说谢谢你，因为有你，温暖了四季~
具名元组
元组是不可变的列表，常被用于表示数据的记录（类比Java的Record类型？关系型数据库也把表中的一行数据称为元组）。元组中的元素只能通过索引进行访问，而整型的索引难以表示元素在数据记录中的语义，最终导致代码的可读性变差。为了解决该问题，Python提出了具名元组（Named Tuple），允许通过可读性强的标识符访问元组中的元素。有两种定义具名元组的方式：（1）利用“collections.namedtuple”工厂函数定义具名元组；（2）通过继承“typing.NamedTuple”定义具名元组。
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利用“collections.namedtuple”工厂函数定义具名元组
namedtuple工厂函数接收一个标识符和字段列表作为参数，返回以该标识符命名的类（是内置类型tuple的子类）。
from collections import namedtuple Car = namedtuple('Car' , ['color', 'mileage']) tesla = Car('black', mileage=376.5) # 创建实例时，提供位置参数、关键字参数均可 tesla.color # 'black'，现在可以通过标识符访问元组的元素啦 tesla._asdict() # {'color': 'black', 'mileage': 376.5} tesla._replace(color='white') # Car(color='white', mileage=376.5)，通过替换元素构造新的元组 Car._make(['white', 376.5]) # Car(color='white', mileage=376.5)，通过类方法构造新的元组 Car._fields # ('color', 'mileage') -
通过继承“typing.NamedTuple”定义具名元组
import typing class Car(typing.NamedTuple): # 继承typing.NamedTuple color: str mileage: float tesla = Car('black', mileage=376.5) tesla.color # 'black' tesla._asdict() # {'color': 'black', 'mileage': 376.5} Car._fields # ('color', 'mileage') Car._field_types # {'color': str, 'mileage': float}，相比于利用工厂函数定义的方式多了类型信息
具名元组占用的空间与内置的元组类型是相同的，这是我不能理解的地方。尽管字段名列表、类型信息可以绑定到类上面，但是诸如“_asdict()”、“_replace()”这样的实例方法需要绑定到具名元组的实例上，这为什么没有带来空间开销呢？还是说通过“sys.getsizeof()”获得的对象占用内存空间的大小跟想的是不太一样？
import sys
a = ('black', 376.5)
sys.getsizeof(a) # 56，普通元组占用56个字节的空间
b = Car('black', 376.5)
sys.getsizeof(b) # 56，具名元组同样占用56个字节的空间
除了具名元组，定义数据类的另一种方式是使用“dataclasses”模块，由于篇幅限制，这里就不再展开介绍了。
